大数据经典论文解读，网盘下载(595.34M)

01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图.pdf[15.34M]

02丨学习方法：建立你的大数据知识网络.pdf[11.57M]

03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份.pdf[10.28M]

04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？.pdf[12.08M]

05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系.pdf[11.25M]

06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想.pdf[10.72M]

07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架.pdf[10.13M]

08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster.pdf[10.35M]

09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构.pdf[15.81M]

10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解.pdf[10.97M]

11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？.pdf[12.04M]

12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同.pdf[11.13M]

13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相.pdf[12.34M]

14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用.pdf[10.38M]

15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL.pdf[10.01M]

16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储.pdf[11.89M]

17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库.pdf[10.02M]

18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少.pdf[10.63M]

19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库.pdf[11.11M]

20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来.pdf[10.93M]

21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界”.pdf[9.77M]

22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore.pdf[9.50M]

23丨Spanner（二）：时间的悖论.pdf[12.56M]

24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统.pdf[10.94M]

25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算.pdf[9.25M]

26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西.pdf[11.21M]

27丨Kafka（一）：消息队列的新标准.pdf[11.31M]

28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源.pdf[10.10M]

29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口.pdf[10.59M]

30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现.pdf[9.17M]

31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型.pdf[10.40M]

32丨Raft（一）：不会背叛的信使.pdf[10.16M]

33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现.pdf[9.01M]

34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈.pdf[9.17M]

35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统.pdf[9.79M]

36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目.pdf[9.32M]

37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一）.pdf[9.45M]

38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二）.pdf[8.42M]

39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一）.pdf[8.00M]

40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二）.pdf[8.29M]

复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.pdf[7.36M]

复习课（二）丨MapReduce.pdf[8.04M]

复习课（九）丨Megastore.pdf[7.58M]

复习课（六）丨Hive.pdf[8.28M]

复习课（七）丨Dremel.pdf[8.81M]

复习课（三）丨Bigtable.pdf[10.78M]

复习课（十）丨Spanner.pdf[9.90M]

复习课（四）丨Thrift.pdf[9.21M]

复习课（五）丨Chubby.pdf[8.73M]

复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.pdf[8.56M]

加餐1丨选择和努力同样重要：聊聊如何读论文和选论文.pdf[9.43M]

加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？.pdf[9.57M]

加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？.pdf[8.18M]

结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.pdf[8.33M]

开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.pdf[11.49M]

用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒.pdf[8.39M]

用户故事丨核桃：95后的技术成长之路.pdf[10.47M]

用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进.pdf[8.33M]

用户故事丨许灵：不抛弃不放弃.pdf[8.49M]